Автореферат (Методы и алгоритмы обработки, анализа и визуализации данных ультразвукового доплеровского измерителя скорости кровотока), страница 4

Геометрия задачи (а) и поле амплитуд СК (б)На Рис. 8 показанамодельпараболическогокровотока в лучевой артерии. Анализ результатовчисленного экспериментапозволил сделать вывод опрактической эффективноабсти рассмотренного алгоРис. 8. Доплеровская проекция исходного поля скороритма, который можетстей (а) (цена одного деления по вертикали – 20 см/с),быть непосредственно исвосстановленное по 15 проекциям поле скоростей (б)пользован на произвольных нерегулярных сетках.В заключении представлены результаты и выводы диссертационной работы.ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫВ итоге проведенных в диссертационной работе теоретических и экспериментальных исследований получены следующие основные результаты:1) Предложенная модификация обобщенного алгоритма Бенеттина совместно сметодом вариации Аллана (ADEV) показали лучшую информативность посравнению с традиционным методом анализа на основе СПМ и позволили сприемлемой точностью определить старший показатель Ляпунова и провестиидентификацию шумовой и хаотической составляющих для всех исследованных ВР физиологических систем, в частности, позволили выделить и проанализировать типы шума, присутствующие в сигнале УЗ измерителя СК, сделать заключение о взаимосвязи вариации Аллана (ADEV) и типа детектируе13мого шума с показателем нелинейной динамики физиологических систем H(коэффициент Хёрста).2) Анализ применения различных типов вейвлетов, а также разработанная модификация вейвлетов Котельникова-Шеннона на основе атомарных функцийпозволили сделать выводы о практической эффективности и высокой информативности применения частотно-временного анализа при диагностике патологий ССС на основе данных доплеровского измерителя СК.3) Разработанный алгоритм фазового анализа кривой линейной СК, основанныйна кластерном анализе и автокорреляционном методе, позволяет в условияхотсутствия дополнительных данных (ЭКГ, ФКГ и АД) с достаточной точностью разбить кривую на фазы, параллельные фазам СЦ: систоле и диастоле,на основе только данных УЗ доплеровского измерителя СК.4) Разработан томографический алгоритм визуализации сигнала доплеровскогодатчика скорости кровотока с восстановлением двумерной картины поляскоростей в сечении сосуда по измеренным профилям максимального кровотока в направлении УЗ сигнала, излучаемого прибором.5) Разработанная методика и программно-математическое обеспечение позволили провести количественную оценку диагностических показателей и параметров кровотока, а также выполнить качественный анализ формы кривойСК, что позволило выявить закономерности и зависимости между рассчитанными параметрами и наличием патологий ССС.

Проведенное полунатурноемоделирование работы комплекса разработанных алгоритмов, включая высокопроизводительные варианты их реализаций, показало их практическуюэффективность и большую информативность по сравнению с типовыми решениями в области ЦОС кровотока с точки зрения вычислительной ресурсоемкости и вычислительной устойчивости, а также возможность их использования в режиме реального времени.Перспективы дальнейшей разработки темы. Перспективным направлением дальнейших исследований является составление базы данных образцовкарты вейвлет-преобразований сигналов с возможностью поиска по вейвлетдиаграмме и сопоставления образцов с целью диагностики заболеваний.

Интерес представляет учет в математической модели кровотока дополнительныхособенностей, например, пульсовых колебаний стенок сосудов. Данные исследований целесообразно использовать для оптимизации конструктивных элементов приборов, в частности, формы бандажных креплений УЗ датчиков.СПИСОК РАБОТ, ОТРАЖАЮЩИХОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ1.

Фазовый анализ кривых скорости кровотока по данным временных рядов сигнала доплеровской флоуметрии / Н. С. Коннова [и др.] // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 11. С. 16-29. (1.875 п.л. / 1 п.л.)2. Коннова Н. С. Цифровая обработка сигналов допплеровского датчика объемной скорости кровотока в условиях переходных процессов в микроциркуляторном русле // Наука и образование: электронное научно-техническое14издание.2012.№ 12.DOI: 10.7463/1212.0506267.URL:http://technomag.neicon.ru/doc/506267.html (дата обращения 20.10.2016).3. Алгоритм визуализации двумерного сигнала доплеровского датчика скоростикровотока по дискретным профилям / Н. С. Коннова [и др.] // Биомедицинскаярадиоэлектроника.

2014. № 12. С. 18-22. (0.625 п.л. / 0.2 п.л.)4. Analysis of chaotic and noise processes in a fluctuating blood flow using the Allan variance technique / N. S. Konnova [et al.] // Clinical Hemorheology and Microcirculation. 2016.

Vol. 64, Issue 4. P. 921-930. DOI: 10.3233/CH-168011.(1.375 п.л. / 0.5 п.л.)5. Digital signal processing of blood flow volume velocity Doppler sensor based onnonlinear dynamics methods / N. S. Konnova, M. A. Basarab // Proceedings of the10th International Conference «Computer data analysis and modeling: theoretical andapplied stochastics». Minsk. 2013. Vol. 2.

P. 114-117. (0.5 п.л. / 0.35 п.л.)6. Theory and practice of coronary blood flow visualization in open heart surgery /N. Konnova [et al.] // Proceedings of the 18th Conference of the European Societyfor Clinical Hemorheology and Microcirculation. Lisbon, Portugal. 2016. P. 169.(0.125 п.л. / 0.03 п.л.)7. Analysis of fluctuating blood flow data using the methods of nonlinear dynamicsand Allan variance / N. Konnova [et al.] // Proceedings of the 18th Conference of theEuropean Society for Clinical Hemorheology and Microcirculation. Lisbon, Portugal. 2016. P. 48. (0.125 п.л. / 0.09 п.л.)8. Применение методов нелинейной динамики для анализа формы кривой сигнала ультразвукового датчика линейной скорости кровотока / Н.

С. Коннова[и др.] // Материалы Международной научно-практической конференции«Биотехнологии и качество жизни». Москва. 2014. С. 190-191. (0.25 п.л. /0.15 п.л.)9. Определение хаотических режимов в условиях переходных процессов в микроциркуляторном русле / М. А. Басараб, Н. С.

Коннова, Л. А. Михайличенко //Физиология кровообращения: V Всероссийская с международным участиемшкола-конференция: Сб. тезисов. 2012. С. 22. (0.0625 п.л. / 0.03 п.л.)10. Методология качественного и количественного анализа сложных кривых коронарного кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Физиология кровообращения: VIВсероссийская с международным участием школа-конференция: Сб. тезисов.2016. С. 72-73. (0.125 п.л.

/ 0.08 п.л.)11. Применение алгоритмов расчета вариации Аллана и показателя Херста дляидентификации шумов в сигналах ультразвуковых доплеровских сенсоровкровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Физиология кровообращения: VI Всероссийская с международным участием школа-конференция: Сб. тезисов. 2016.С. 23-24. (0.125 п.л. / 0.09 п.л.)12. Исследование коронарного кровотока при операциях на открытом сердце: теория и практика / Н. С. Коннова [и др.] // Физиология кровообращения: VI Всероссийская с международным участием школа-конференция: Сб.

тезисов.2016. С. 21-22. (0.125 п.л. / 0.03 п.л.)13. Ультразвуковое исследование коронарного кровотока в кардиохирургии: Труды конференции / Н. С. Коннова [и др.] // От ангиогенеза до центрального кро15вообращения. IX Международная конференция, г. Ярославль. 2013. С. 113.(0.125 п.л. / 0.03 п.л.)14. Применение метода вариации Аллана для идентификации шумовых процессовв микроциркуляторном русле по данным лазерной доплеровской флоуметрии:Труды конференции / Н. С.

Коннова [и др.] // Клиника и эксперимент: из лаборатории к постели больного. X Международная конференция, г. Ярославль.2015. С. 100. (0.125 п.л. / 0.06 п.л.)15. Анализ и визуализация сигнала ультразвукового датчика скорости коронарного кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Методы компьютерной диагностики вбиологии и медицине – 2014: материалы Всероссийской школы-семинара. Саратов. 2014. С. 149-151. (0.1875 п.л. / 0.07 п.л.)16.

Взаимосвязь вариации Аллана и показателя Херста при идентификации шумовых процессов в данных лазерной доплеровской флоуметрии / Н. С. Коннова,М. А. Басараб // Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине –2015: материалы Всероссийской школы-семинара. Саратов. 2015. С. 128-131.(0.25 п.л. / 0.15 п.л.)17. Коннова Н. С. Алгоритм фазового анализа кривой сигнала ультразвуковогодатчика линейной скорости кровотока // Молодежный научно-техническийвестник.

М.: ФГБОУ ВПО МГТУ им. Н.Э. Баумана», 2014. № 7. URL:http://sntbul.bmstu.ru/doc/727784.html (дата обращения 20.10.2016).18. Методы нелинейной динамики и вейвлет-анализа в цифровой обработкесигнала ультразвукового датчика кровотока / Н. С. Коннова [и др.] // Сб. материалов семинара «Обсуждение проблем создания в России биосенсорныхсистем, используемых для лечения и непрерывной диагностики социальнозначимых заболеваний». М.: НИЦ «Курчатовский институт», 2013.С.

97-102. (0.375 п.л. / 0.15 п.л.)19. Коннова Н. С. Цифровая обработка сигналов доплеровского датчика объемнойскорости кровотока в условиях переходных процессов в микроциркуляторномрусле // Всероссийский конкурс научно-исследовательских работ студентов иаспирантов в области информатики и информационных технологий: сб. науч.работ: в 3 т. Белгород. 2012. Т. 2. С. 524-526.20. Алгоритм разбиения сердечного цикла на фазы по кривым линейной скоростикровотока: Статья / Н.

С. Коннова, М. А. Басараб // Теоретические и прикладные аспекты современной науки: сборник научных трудов по материаламII Международной научно-практической конференции 31 августа 2014 г.: в 2частях. Белгород. 2014. Часть II. С. 139-142. (0.5 п.л. / 0.25 п.л.)21. Программный комплекс обработки временных рядов при помощи методов нелинейной динамики и вейвлет-анализа: свид. о гос.

рег. прогр. для ЭВМ№ 2014661986 РФ / Н. С. Коннова; заявл. 29.09.2014; опубл. 20.12.2014.22. Отчет о НИР по теме «Моделирование и цифровая обработка сигнала ультразвукового датчика кровотока с использованием методов нелинейной динамикии вейвлет-анализа» / МГТУ. Руководитель темы М. А. Басараб. ИсполнителиКоннова Н.

С. [и др.] № 13-08-12023. рег. № 01201367685. М., 2016. 130 с.(16.25 п.л. / 4.5 п.л.)16.